Automatisation intelligente du traitement
des appels d'offres
www.diagonall.fr 01/2026
Cabinet de conseil en transformation digitale, spécialisé dans l'IA appliquée aux processus métier.
Projets similaires réalisés
Automatisation analyse SEO et génération de contenus marketing
Veille fournisseurs et analyse automatisée des appels d'offres
Extraction données techniques de documents PDF complexes
Points communs : Documents hétérogènes, extraction IA, règles métier complexes
Leader mondial de la communication commerciale, présent dans 40 pays avec plus de 2 500 collaborateurs.
Périmètre POC : Focus sur le "Flat Print" (onglet 2a du Fichier 1)
Comment les RFQ sont traités aujourd'hui
Fichier 1 : 38 colonnes / Fichier 2 : 54 colonnes. Nommages différents, structures variables.
Questions posées après la période de Q&A → hypothèses risquées, erreurs de cotation.
Règles métier dans la tête des experts (20+ ans ancienneté). Risque de perte de connaissance.
Ctrl+F, matrices personnelles Excel. Non scalable pour 40 pays.
Market Basket - Onglet 2a
Colonnes vertes : Remplies par l'équipe Achats (vides à réception)
Bid Sheet - Onglet 11a
✅ Conclusion
L'hétérogénéité est réelle. Les structures varient entre clients. Une approche IA hybride (LLM + règles) est nécessaire.
Une plateforme IA qui automatise l'analyse des appels d'offres et identifie les informations manquantes.
Upload Excel. Détection auto des en-têtes et structures.
Mapping colonnes client vers schéma standard via IA sémantique.
Intégration avec votre référentiel pour connaître les attributs requis.
Identification champs manquants, placeholders ("x", vide), valeurs invalides.
Questions priorisées à poser au client avec score de complétude.
Analyse des 20 premières lignes pour identifier la ligne d'en-têtes (ex: ligne 20 dans Fichier 1).
Parsing de tous les onglets pertinents (2a-2d pour Fichier 1, 11a-11h pour Fichier 2).
Nombre de produits, colonnes, taux de remplissage par champ, types de données détectés.
Utilisation de Gemini pour mapper "Length / Height (cm)" → "length_cm" automatiquement.
Définition d'un schéma pivot unique pour tous les RFQ, quel que soit le format client.
Les mappings validés par les experts enrichissent la base de connaissance.
Interrogation de l'API Altavia pour connaître les attributs obligatoires par type de produit.
Ex: Une Brochure doit avoir "Pagination". Un Poster doit avoir "Finishing type".
Identification des valeurs non exploitables : "x", "-", "TBD", "NC", cellules vides.
Calcul d'un pourcentage global et par catégorie (dimensions, finitions, quantités...).
Liste ordonnée des questions à poser au client, avec impact sur la cotation.
Génération de rapports PDF, Excel, ou email formaté prêt à envoyer.
Backend
IA / LLM
Data
Frontend
Infrastructure
Intégration avec votre annuaire entreprise (Azure AD, Google Workspace).
Traçabilité complète des accès et actions sur les données.
Suppression automatique des fichiers après traitement selon vos politiques.
Kick-off, accès GCP/BigQuery, atelier règles métier avec experts Achats, architecture validée
Développement Smart Parser, détection en-têtes, mapping colonnes via LLM
Intégration Product Normalizer API, développement détecteur de gaps, générateur de questions
Tests sur fichiers réels, UI de validation, formation équipe, déploiement production
🎯 Livraison POC : Fin février 2026
Projet complet en 3 phases
⭐ Go/No-Go à chaque fin de phase • Facturation échelonnée
4 semaines
Valider la faisabilité technique sur le périmètre "Flat Print" avec les fichiers RFQ fournis.
Détection automatique des en-têtes, extraction des 62 produits du Fichier 1.
Mapping des colonnes vers schéma standard via Gemini Pro.
Connexion à votre API pour identifier les attributs obligatoires.
Identification des champs manquants, liste de questions priorisées.
Dashboard simple pour tester et valider les résultats.
4 semaines
Élargir le périmètre aux autres types de produits (PLV, Signalétique) et améliorer l'expérience utilisateur.
Adaptation des règles métier pour les autres catégories de produits.
Templates de questions formatés prêts à envoyer aux clients.
Statistiques de traitement, taux de complétude, temps gagné.
Gestion des accès pour l'équipe Achats (5-10 utilisateurs).
Apprentissage des mappings validés pour amélioration continue.
4 semaines
Déployer la solution sur 3-5 pays avec support multilingue et intégrations enterprise.
Déploiement France, UK, Allemagne, Espagne, Italie.
Interface et prompts LLM adaptés aux langues locales.
Connexion avec vos systèmes de gestion existants.
Endpoints documentés pour intégration par vos équipes.
Authentification centralisée (Azure AD, Google Workspace).
ROI déploiement complet : 2,4× en An 1
Chef de projet — Coordination, relation client
Lead Developer — Architecture, backend, GCP
Expert WOLD — LLM, prompts, qualité
Interface React, UX validation
Validation de l'approche et du périmètre POC
Validation contrat, accès GCP, premier atelier règles métier
Application fonctionnelle testée sur Fichier 1 & 2
Décision d'extension aux autres types de produits
Présentation prévue le 21 janvier 2026
Proposition valable 30 jours — Janvier 2026